1、个用正则表达式

正则表达式是于日 Python 中匹配模式、搜索和替换字符串、常编程验证字符串等的杀手最佳技术。现在，代段您无需为此类工作使用循环和列表。码片

查看以下关于验证电子邮件格式的个用正则表达式片段代码示例:

# Regular Expression Check Mail

import re

def Check_Mail(email):

pattern = re.compile(r([A-Za-z0-9]+[.-_])*[A-Za-z0-9]+@[A-Za-z0-9-]+(\.[A-Z|a-z]{ 2,})+)

if re.fullmatch(pattern, email):

print("valid")

else:

print("Invalid")

Check_Mail("codedev101@gmail.com") #valid

Check_Mail("codedev101-haider@uni.edu") #Invalid

Check_Mail("code-101-work@my.net") # Invalid2、Pro Slicing

这个简单的于日代码片段将帮助您像专业人士一样对列表进行切片。查看下面的常编程示例代码：

# Pro Slicing

# list[start:end:step]

mylist = [1, 2, 3, 5, 5, 6, 7, 8, 9, 12]

mail ="codedev-medium@example.com"

print(mylist[4:-3]) # 5 6 7

print(mail[8 : 14]) # medium3、Swap without Temp

您是杀手否使用 Temp 变量来交换两个数据，而不是代段在 Python 中您不需要使用它？在此代码段中，我将与您分享如何在不使用 temp 的码片情况下交换两个数据变量。

查看下面的个用代码：

# Swap without Temp

i = 134

j = 431

[i, j] = [j, i]

print(i) #431

print(j) #1344、Magic of F-string

我们可能使用 format() 方法或“%”方法来格式化字符串中的于日变量。高防服务器这段代码将向您介绍 F 字符串，常编程它比另一种格式要好得多。

看看下面的示例代码：

# Magic of f-String

# Normal Method

name = "Codedev"

lang = "Python"

data = "{ } is writing article on { }".format(name, lang)

print(data)

# Pro Method with f-string

data = f"{ name} is writing article on { lang}"

print(data5、获取索引

现在您不再需要 Loop 来查找特定元素的索引。您可以使用列表中的 index() 方法来完成。

查看下面的代码：

# Get Index

x = [10 ,20, 30, 40, 50]

print(x.index(10)) # 0

print(x.index(30)) # 4

print(x.index(50)) # 26、基于Another List的排序列表

此代码段将向您展示如何根据另一个列表对列表进行排序。当您需要根据所需的位置进行排序时，此代码段非常方便。

# Sort List based on another List

list1 = ["a", "b", "c", "d", "e", "f", "g", "h", "i", "j", "k", "l", "m"]

list2 = [ 0, 1, 1, 1, 2, 2, 0, 1, 1, 3, 4]

C = [x for _, x in sorted(zip(list2, list1), key=lambda pair: pair[0])]

print(C) # [a, g, b, c, d, h, i, e, f, j, k]7、 反转字典

现在您不需要循环来反转任何字典。此代码段代码将在第二次尝试该代码段代码时反转字典。

# Invert the Dictionary

def Invert_Dictionary(data):

return { value: key for key, value in data.items()}

data = { "A": 1, "B":2, "C": 3}

invert = Invert_Dictionary(data)

print(invert) # { 1: A, 2: B, 3: C}8、多线程

多线程将帮助您同时并行运行 Python 函数。假设您想同时执行 5 个函数，而无需等待每个函数完成。

查看下面的网站模板代码段:

# Multi-threading

import threading

def func(num):

for x in range(num):

print(x)

if __name__ == "__main__":

t1 = threading.Thread(target=func, args=(10,))

t2 = threading.Thread(target=func, args=(20,))

t1.start()

t2.start()

t1.join()

t2.join()9、列表中出现最多的元素

此片段代码将简单地计算列表中出现次数最多的元素。我已经展示了两种方法来做到这一点。

在下面查看它:

# Element Occur most in List

from collections import Counter

mylst = ["a", "a", "b", "c", "a", "b","b", "c", "d", "a"]

# Method 1

def occur_most1(mylst):

return max(set(mylst), key=mylst.count)

print(occur_most1(mylst)) # a

# Method 2

# Much Faster then Method 1

def occur_most2(mylst):

data = Counter(mylst)

return data.most_common(1)[0][0]

print(occur_most2(mylst)) # a10、分割线

有一个逐行格式的原始文本，并希望将其分成几行。此代码段将在一秒钟内解决您的问题。

# Split lines

data1 = """Hello to

Python"""

data2 = """Programming

Langauges"""

print(data1.split("\n")) # [Hello to, Python]

print(data2.split("\n")) # [Programming, Langauges]11、 将列表映射到字典

此代码段将帮助您将任意两个列表转换为字典格式。要了解它是如何工作的，请查看下面的代码:

# Map List into Dictionary

def Convert_to_Dict(k, v):

return dict(zip(k, v))

k = ["a", "b", "c", "d", "e"]

v = [1, 2, 3, 4, 5]

print(Convert_to_Dict(k, v)) # { a: 1, b: 2, c: 3, d: 4, e: 5}12、解析电子表格

现在您不需要 Pandas 或任何其他外部 Python 包来解析电子表格。Python 有一个内置的 CSV 模块，这段代码将向您展示如何使用它。

# Parse Spreadsheet

import csv

#Reading

with open("test.csv", "r") as file:

csv_reader = csv.reader(file)

for row in csv_reader:

print(row)

file.close()

#Writing

header = ["ID", "Languages"]

csv_data = [234, "Python", 344, "JavaScript", 567, "Dart"]

with open("test2.csv", w, newline="") as file:

csv_writer = csv.writer(file)

csv_writer.writerow(header)

csv_writer.writerows(csv_data)源码库